import seaborn as sns ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'

时间: 2023-10-15 20:26:40 浏览: 231

seaborn使用可视化介绍

seaborn可视化介绍 Seaborn是一个基于matplotlib的图形可视化Python包，提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。 Seaborn介绍 Seaborn是一个基于matplotlib的图形可视化Python包，提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。安装 Seaborn可以使用pip安装，命令为`pip install seaborn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 快速上手 ### 样式设置 Seaborn提供了多种样式设置，包括`darkgrid`、`whitegrid`、`dark`、`white`、`ticks`等，用户可以根据需要选择合适的样式。 ``` import seaborn as sns sns.set(style='darkgrid', context='talk', font='STKaiti') ``` ### 线形图 Seaborn提供了`lineplot`函数用于绘制线型图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np sns.set(style='dark', context='poster', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) x = np.linspace(0, 2*np.pi, 20) y = np.sin(x) sns.lineplot(x=x, y=y, color='green', ls='--') sns.lineplot(x=x, y=np.cos(x), color='red', ls='-.') ``` 各种图形绘制 ### 调色板 Seaborn提供了多种调色板，包括`Accent`、`Accent_r`、`Blues`、`Blues_r`等，用户可以根据需要选择合适的调色板。Matplotlib还提供了178种调色板可供选择。 ``` print(plt.colormaps()) ``` ### 线形图 Seaborn提供了`lineplot`函数用于绘制线型图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.lineplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', style='event', data=fmri, palette='deep', markers=True, markersize=10) plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.savefig('./线形图.png', dpi=200) ``` ### 散点图 Seaborn提供了`scatterplot`函数用于绘制散点图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = pd.read_csv('./tips.csv') plt.figure(figsize=(9,6)) sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data) plt.xlabel('总账单', fontsize=30) plt.ylabel('小费', fontsize=30) plt.title('总账单与小费的关系', fontsize=30) plt.savefig('./散点图.png', dpi=200) ``` ### 柱状图 Seaborn提供了`barplot`函数用于绘制柱状图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.barplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', data=fmri, palette='deep') plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.ylabel('信号强度', fontsize=30) plt.title('时间节点与信号强度的关系', fontsize=30) plt.savefig('./柱状图.png', dpi=200) ``` ### 箱式图 Seaborn提供了`boxplot`函数用于绘制箱式图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.boxplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', data=fmri, palette='deep') plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.ylabel('信号强度', fontsize=30) plt.title('时间节点与信号强度的关系', fontsize=30) plt.savefig('./箱式图.png', dpi=200) ``` ### 直方图 Seaborn提供了`histplot`函数用于绘制直方图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.histplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', data=fmri, palette='deep') plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.ylabel('信号强度', fontsize=30) plt.title('时间节点与信号强度的关系', fontsize=30) plt.savefig('./直方图.png', dpi=200) ``` ### 分类散点图 Seaborn提供了`stripplot`函数用于绘制分类散点图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.stripplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', data=fmri, palette='deep') plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.ylabel('信号强度', fontsize=30) plt.title('时间节点与信号强度的关系', fontsize=30) plt.savefig('./分类散点图.png', dpi=200) ``` ### 热力图 Seaborn提供了`heatmap`函数用于绘制热力图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.heatmap(fmri.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', square=True) plt.title('信号强度相关性热力图', fontsize=30) plt.savefig('./热力图.png', dpi=200) ``` Seaborn提供了多种可视化工具，帮助用户快速生成各种有吸引力的统计图表。

当你运行`import seaborn as sns`时，出现了`ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'`错误。这个错误表示Python解释器无法找到名为seaborn的模块。有两种方法可以解决这个问题：方法一是通过Anaconda Prompt来下载seaborn模块。首先，你需要打开Anaconda Prompt，然后激活你的tensorflow环境。在命令行中输入`pip install seaborn`来下载seaborn模块。你可以通过输入`pip list`来查看已安装的模块，确保seaborn已经下载完成。方法二是通过Anaconda Navigator来下载seaborn模块。首先，打开Anaconda Navigator并切换到tensorflow环境。然后，在包管理器中搜索seaborn并点击"Apply"按钮进行下载。你可能需要点击两次"Apply"按钮来确认下载。等待下载完成后，你就可以使用seaborn模块了。这两种方法都可以帮助你解决`ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'`错误。希望对你有帮助！123 #### 引用[.reference_title] - *1* [利用anaconda安装seaborn库，但提示报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘seaborn](https://blog.csdn.net/SYBYy6/article/details/112574967)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [关于NameError: name ‘sns‘ is not defined-＞ModuleNotFoundError: No module named ‘seaborn‘错误...](https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/115518400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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import seaborn as sns ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'

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数据可视化：seaborn

import serborn as sns ModuleNotFoundError: No module named 'serborn'

> 1 import seaborn as sns ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'

ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'

import seaborn as snsModuleNotFoundError: No module named'seaborn

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\gyt\PycharmProjects\pythonProject1\venv\share\双色球分析.py", line 3, in <module> import seaborn as sns ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'

oduleNotFoundError: No module named 'seaborn'

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 1 ----> 1 import seaborn as sns 2 anscombe = sns.load_dataset('anscombe') 3 anscombe ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'

No module named 'seaborn

name 'sns' is not defined

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